智能搜寻
智能搜索，全面了解
了解智能搜索如何消除数据孤岛并帮助最终用户和客户快速轻松地找到他们需要的信息。
智能搜索究竟是什么？
由人工智能 (AI) 技术提供支持的智能搜索消除了数据孤岛，并帮助最终用户、员工和客户快速轻松地找到他们需要的信息。 最终用户可以使用智能搜索从任何地方（组织内部或外部）和数据集中查找和提取信息，无论格式如何：数据库中的大数据、文档管理系统、数字内容、网络门户、纸上、任何地方。 智能和企业搜索是自然语言处理、人工智能或人工智能驱动的认知搜索的同义词。
智能搜索的历史和进步
在过去的企业中，信息检索系统早在公共互联网出现之前就已经存在。 实现多用户大型机计算机系统的最早好处之一是通过在大型文档容器中找到与“文本字符串”的精确匹配来加速信息发现。
随着桌面个人计算和企业内部网的发展，许多知名供应商的商业企业搜索解决方案成为企业计算的主流。
然而，免费、公开可用的网络搜索引擎（例如 Google）的兴起和普及从根本上改变了最终用户对信息检索、深度内容检测和企业搜索环境的期望。
当今出色的搜索解决方案必须部署在能够处理大数据工作负载性能需求的架构上。 尽管它们的功能是提供必要的可扩展性，但具有广泛的 API 驱动集成和自动化的云基础架构通常最适合该任务。
智能搜索 vs 传统搜索引擎
组织无法使用 Google 或其他传统搜索引擎来查找特定于业务的答案，例如“客户拒绝了 2010 年演示文稿中的哪些信息？” 或“我们与客户 A 遇到过哪些赔偿？” 一个简单的原因是这些搜索引擎无法访问您的信息，并且他们没有使用 AI 和 ML 来处理信息
与搜索引擎和网络搜索（例如 Bing、Google 搜索或 Yahoo）不同，智能搜索会显示特定于您的私人机密商业信息的信息和答案。
理解人类语言的怪癖
业务数据会不断地被分析、更新和写入特定领域的术语。 自然语言处理 (NLP) 功能使智能搜索应用程序能够理解和查询来自多个数据源的数字内容。 此外，语义搜索和上下文理解有助于智能搜索分解日常语言和复杂文档中发现的语言细微差别、同义词和关系。
学习文档结构
智能搜索工具具有理解 AI 的文档，可扩展以理解许多数据源。 机器学习使智能搜索能够了解特定于您的企业、行业或领域空间的文档的视觉结构。 有了这种理解，智能搜索可以快速学习和识别页眉、页脚、图表和表格等元素。 凭借开箱即用的功能，它可以识别合同、采购订单和发票等文档类型。
充分利用机器学习
机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 创建无缝、即时的查询建议，并随着时间的推移不断提高搜索查询结果的相关性，预测哪些信息将为用户提供最大价值。
过滤细粒度的搜索结果
分面和过滤搜索大大缩小了范围，并在数据集合中查找特定的，最重要的是相关的信息。
对主题进行分类和分类
实体提取将文本数据元素定位并编入预定义的类别中，例如人员、产品、位置、对象类型或组织的名称。
创意奖学金，这与工具无关，而与心态有关。 你需要工具来 找回时间。
智能搜索究竟是如何工作的？
用于摄取所有数据的数据连接器
要从任何地方提取信息、答案和见解，您需要连接和抓取所有非结构化（大约 80% 的数据是非结构化数据）和结构化数据。 “连接器”(API) 可让您插入内容源，例如 Salesforce、Box、Microsoft SharePoint、数据库、Web Crawler 或上传的数据。
索引内容
内容索引创建了一个统一的搜索索引，以允许搜索结果的同质排名，无论其来源如何。
改进数据内容
查询和提取见解的能力取决于从内容中提取元数据的能力。 通过利用开箱即用的自然语言处理 (NLP) 丰富功能（例如实体提取和情感分析）对关键内容进行分类和识别，从而增强您的内容。
分析内容
识别文档的内容，对它们进行分类并在各个内容片段之间创建语义相关性。
提供精确的答案并显示见解
智能评分算法对段落进行排名，为最终用户提供最准确、最相关的引用和片段以响应查询。
示例智能搜索查询
智能搜索将自然语言查询 (NLQ) 中的术语与其索引信息中的内容进行比较。
- 问题 – “欧盟委员会关于对冲基金和房地产基金的最新法案是什么？”
- 关键短语 – “两个西格玛投资的历史价格模式。”
- 关键词 – “不良证券、股票、对冲。”
“对传统关键字搜索的显着改进”
我们上传了最近十年有关 Tauron（能源公司）的信息。 由于 Tauron 在华沙证券交易所，他们提供季度、六个月和年度报告。 AI 和 ML 已经浏览了 145 份文档，其中一些长达 315 页，分析和理解了可用的信息。
我们问了一个问题：
Tauron 在 PLN 上的最佳净利润是多少？
你会问金融专家/顾问的同样问题。 看起来 2012 年是最好的一年，你有机会通过查看支持文件来深入了解这一点
*PLN – 波兰货币
智能搜索的优势和好处
发现洞察力以推动决策
您的非结构化文本数据中隐藏着许多见解。 智能搜索应用程序使用自然语言处理 (NLP) 来识别含义并在数据源（社交媒体（推文、LinkedIn）、客户反馈、电子商务报告和维护记录）之间建立关联，以快速准确地揭示实时洞察.
相关信息始终触手可及。
使用智能搜索打造企业搜索平台——人人可用、知识管理、内容管理系统或问答系统，提供简单的全团队丰富的用户体验。
可扩展的客户服务
每次都为您的客户提供正确的答案，并提供出色的客户体验。 客户想要的不仅仅是常见问题。
现在，他们比以往任何时候都更希望在您的门户网站和移动应用程序上实现完全自助服务——虚拟代理和智能搜索让您的客户能够随时实现独立性和快速响应。 自给自足的客户 转化为降低的支持成本和更高的客户满意度。
丰富多彩的人物动态沉浸式体验，您将获得强大的效果
客户案例
企业以非结构化和结构化的形式（存储库）跨众多来源存储文档和数据。 平均而言，员工将 20% 的时间花在寻找信息上，而在 44% 的时间里，他们无法找到完成工作所需的信息。 （来源；分别来自麦肯锡和 IDC）。 这种浪费每天都在发生，每个员工都在发生。
在贵公司的信息中寻找见解和答案 非结构化 数据应该很容易。 现在是您的企业通过由 AI 和 ML 提供支持的智能搜索实现创新、数据驱动的最佳时机
- 节省时间 — 组织可以自动化知识发现，在两分钟内完成十天的工作。
- 节省资金 — 一家能源客户通过减少在其企业知识库中搜索相关信息，节省了价值超过 10 万美元的时间。
- 减少工作量 — 某保险客户将读取和分析企业内部数据的工作量减少了 90%。
- 推动收入 – 在法律部门，律师事务所使用搜索应用程序以极其准确的方式改进业务流程，并将生产力提高四倍，从而产生高达 30% 的收入增长
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